Come descritto nei capitoli introduttivi di questo documento, gran parte della reportistica, il cui fulcro è costituito dai valori espressi dagli indicatori di performance, è realizzata manualmente da 9 dipendenti di Accenture operanti in diverse postazioni sparse tra l’India e le Filippine e coordinati dal responsabile di progetto operante nella sede danese. La gestione della reportistica precedente era affidata principalmente al reparto ADU, il quale generava più di 200 report servendosi dello strumento “Crystal Reports”, tra cui anche report manuali, orientati soprattutto al monitoraggio e all’analisi interna. Uno dei principali report manuali è rappresentato dall’analisi dei KPI. In Figura 7.1 viene mostrato, a titolo di esempio, la struttura di quest’ultimo report manuale, creato utilizzando Microsoft Excel e relativo al livello gerarchico Tower “AO”.
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In Figura 7.2 viene invece mostrato un report relativo al livello Team (Organization “ADU”, Tower “IO”, Team “License Management”), anch’esso realizzato manualmente tramite Microsoft Excel.
Figura 7.2: Accenture KPI, livello gerarchico Team.
Infine, in Figura 7.3 viene mostrato un report relativo al livello gerarchico Subteam. Il report include nel lato sinistro i dettagli del Subteam (Subteam “Teklogix” del Team “Service Management”) e riepiloga nel lato destro i dati del livello superiore (Team).
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7.5 I report realizzati
Uno degli obiettivi principali del progetto era che tutti i report generati in precedenza con Crystal Reports e con Excel venissero modificati prelevando i dati da una nuova origine dati o ricreati nei nuovi strumenti di reportistica. In particolare, era stato preventivato che la nuova soluzione dovesse supportare report permanenti, report ad hoc/pivot per le analisi dinamiche e ovviamente permettesse di analizzare i valori dei KPI confrontandoli con quelli dei target. La soluzione avrebbe dovuto consentire di godere di una maggiore accessibilità alle analisi ad hoc per gli utenti finali e soprattutto della più completa automazione, offrendo al contempo qualità, tracciabilità e accuratezza.
Tutti gli obiettivi prefissati sono stati raggiunti utilizzando Microsoft Excel e SSRS. Tramite Microsoft Excel sono stati realizzati dei report ad hoc servendosi delle tabelle pivot connesse al cubo (o, opzionalmente, alla base di dati del modello tabulare), mentre tramite SSRS, utilizzando a seconda delle esigenze i vari strumenti grafici e testuali di cui esso dispone (Text-based query designer, Graphical query designer, Report model query designer e MDX query designer), sono stati ricreati i report per le analisi sui KPI. Vengono mostrati, a titolo di esempio, alcuni report realizzati tramite SSRS. Il primo mostra l’analisi settimanale dei KPI relativi al livello Organization “ADU” e al livello Tower “AO”. Ciascun indicatore di performance corrisponde a un preciso requisito di analisi descritto nel secondo capitolo di questo documento, sebbene la numerazione visualizzata nei report faccia riferimento, per ovvie ragioni, alla numerazione interna stabilita da Accenture e non quella indicata nelle Sezioni 2.4.1 e 2.4.2. Come si evince dalla Figura 7.2, sono stati ricreati tutti i campi presenti nel report mostrato in Figura 7.1, con l’aggiunta della possibilità di visualizzare, per ogni KPI, un grafico cartesiano indicante la variazione del KPI rispetto al trend al variare delle settimane (Figura 7.3).
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Figura 7.4: Accenture ADU Dashboard realizzata tramite SSRS.
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La Figura 7.6, relativa al design di un generico report a livello Tower, evidenzia invece un’altra modifica rispetto ai report iniziali, richiesta dal committente e realizzata tramite gli strumenti di SSRS, ovvero il menu laterale di navigazione. A differenza dei report iniziali che mostravano nella stessa schermata sia i dettagli del singolo Team che le aggregazioni su tutti i Team appartenenti allo stesso livello Tower, il collegamento “Go to Teams report” che appare nel lato destro della Figura 7.6 consente di navigare tra i livelli della gerarchia senza appesantire il report a livello grafico.
Figura 7.6: Struttura di un report di livello Tower realizzata tramite SSRS.
Viene infine mostrata la schermata di un report di livello Team (“Service Management”), che, seguendo la stessa logica di navigazione dei livelli superiori, consente agevolmente di visualizzare i dettagli del livello gerarchico successivo.
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CAPITOLO 8
CONCLUSIONI
Questo lavoro di tesi, svolto in ambito aziendale, ha avuto come oggetto la completa automazione della reportistica legata al sistema informativo alla base della collaborazione che la multinazionale Accenture svolge con Velux, una compagnia danese di edilizia, tramite la creazione di un data warehouse. In precedenza, a causa dell’inserimento manuale di una consistente quantità di dati e della creazione manuale di alcuni report cruciali come quello relativo agli indicatori di performance, il sistema presentava spesso incongruenze ed errori e le analisi decisionali, di conseguenza, venivano influenzate negativamente. La necessità di automatizzare i processi di estrazione, trasformazione, gestione dei dati e di reportistica tramite la creazione di un data
warehouse sorge proprio dall’esigenza di porre rimedio a queste inefficienze.
La realizzazione di un solido data warehouse permette infatti di assicurare qualità, omogeneità e accuratezza dei dati e di fornire diversi strumenti di analisi e reporting al fine di produrre un’informazione più ricca che porti valore aggiunto all’impresa in termini di miglioramento della capacità decisionale.
Il lavoro è stato lungo e impegnativo a causa di diversi fattori quali le difficoltà incontrate in merito alle rigide regole riguardanti la sicurezza e l’accessibilità dei dati vigenti in Accenture, le alte aspettative ed esigenze in termini di qualità ed efficienza da parte del committente e la dislocazione logistica delle postazioni coinvolte nel processo informativo. Nonostante le difficoltà incontrate, Accenture si è detta molto soddisfatta del prodotto realizzato in quanto, di fatto, sono stati raggiunti tutti gli obiettivi prefissati in fase di riunione preliminare. In particolare, l’utilizzo dello strumento Master Data Services per la gestione dei dati ha suscitato nel committente particolare entusiasmo dal momento che gli strumenti di cui dispone permettono di visualizzare,
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mappare e validare i dati e sono strutturati in modo tale da ridurre al minimo le possibili inconsistenze ed errori.
Dopo le fasi preliminari di analisi dei requisiti, progettazione concettuale e logica e ETL, affrontate con attenzione e scrupolosità, l’implementazione del data warehouse è stata realizzata grazie al software commerciale già utilizzato dall’impresa. L’utilizzo di un ambiente proprietario ha offerto affidabilità e qualità e ha permesso di rendere molto più veloce lo sviluppo delle procedure di ETL e la creazione dei report.
Le prestazioni del data warehouse, inizialmente poco soddisfacenti, sono state migliorate nel corso del progetto. Complessivamente il data warehouse non presenta particolari punti critici, tuttavia resta irrisolta la questione riguardante l’interfacciamento con il server Oracle. È proprio questo l’aspetto da curare nell’immediato futuro, sebbene esso sia stato, ovviamente, preso in considerazione nel corso delle varie fasi di progettazione e realizzazione del sistema, il quale è stato progettato in modo tale che l’aggiunta della connessione diretta con il server non vada a influenzare il corretto funzionamento e le performance del data warehouse.
Per concludere, l’esperienza lavorativa è stata particolarmente interessante e gratificante sia perché mi ha offerto la possibilità di confrontarmi con la realtà aziendale di un altro paese e di conoscerne processi e meccanismi, sia perché ho potuto migliorare la conoscenza in materia di progettazione e sviluppo di un data warehouse e comprendere quali difficoltà e problematiche è necessario affrontare nel caso in cui il committente risulti essere una rinomata multinazionale come Accenture.
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BIBLIOGRAFIA
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